Data Scientist, інженер з машинного навчання (ML)

Наш клієнт —американська компанія. Розробляє програмное забезпечення та прикладні рішення у сфері штучного інтелекту та машинного навчання (AI/ML) для бізнесу та досліджень. Шукає Data Scientist, який може перетворювати дані та експериментальні моделі на практичні інструменти. Працюватимете з розробниками та профільними експертами (domain experts) у різних проєктах: від підготовки датасетів та оцінки моделей до інтеграції рішень у готові додатки.

Обов’язки:

• Підготовка датасетів із файлів та баз даних (перевірка на пропущені значення, дублікати, виявлення аномалій та вирішення інших проблем із якістю даних).
• Дослідження даних та візуалізація закономірностей (тестування гіпотез та створення корисних ознак/features для моделей).
• Оцінка та адаптація open-source моделей, коду та датасетів для вирішення практичних завдань проєкту.
• Навчання baseline-моделей, порівняння різних підходів та покращення наявних моделей.
• Вибір метрик оцінки та методів валідації (аналіз помилок моделей та чітке розуміння обмежень отриманих результатів).
• Написання Python-коду, який можна перевикористовувати та тестувати (зневадження наявних рішень, автоматизація обробки даних та завдань з оцінки моделей).
• Документування експериментів та презентація результатів команді (співпраця з розробниками для деплою моделей, їх інтеграції в додатки та моніторингу ефективності).

Вимоги до кандидата:

• Досвід роботи: 1−2 роки практичного досвіду в галузі Data Science, ML або на аналогічній посаді.
• Hard Skills: впевнене володіння Python та практичний досвід роботи з бібліотеками pandas, NumPy та scikit-learn.
• Теорія ML: глибоке розуміння основних методів машинного навчання, включаючи класифікацію, регресію та кластеризацію.
• Математична база: знання теорії ймовірностей та статистики, включаючи тестування гіпотез.
• Валідація: чітке розуміння оцінки моделей (розподіл на training/validation/test, cross-validation, overfitting та data leakage).
• Інструменти: знання SQL для вибірки та об'єднання даних; досвід роботи з Git для спільної роботи над кодом.
• Soft Skills: здатність розбиратися в чужому коді, швидко вивчати нові інструменти та предметні області, виявляти ініціативу та самостійно виконувати узгоджені завдання.
• Англійська мова: рівень B2+ або вище для роботи з технічною документацією, письмових звітів (updates) та участі в командних обговореннях.

Буде плюсом (Nice to have):

• Практичний досвід роботи з додатками на базі великих мовних моделей (LLM), включаючи RAG (retrieval-augmented generation) або agent workflows.
• Досвід у сферах Computer Vision (комп'ютерний зір), Time Series (часові ряди), Graph Neural Networks або Physics-informed ML.
• Досвід роботи з PyTorch або TensorFlow, а також навчання або адаптації нейромережевих моделей.
• Знання Linux, Docker, роботи з API, деплою моделей або хмарних сервісів (Cloud services).